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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.1
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 64 - 71 (8page)
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Considering the volatility, intermittent and random of photovoltaic (PV) generation systems, accurate forecasting of PV power output is important for the grid scheduling and energy management. In order to improve the accuracy of short-term power forecasting of PV systems, this paper proposes a prediction model based on environmental factors and support vector machine optimized by genetic algorithm (GA-SVM). In order to improve the prediction accuracy of this model, weather conditions are divided into three types, and the gray correlation coefficient algorithm is used to find out a similar day of the predicted day. To avoid parameters optimization into local optima, this paper uses genetic algorithm to optimize SVM parameters. Example verification shows that the prediction accuracy in three types of weather will remain at between 10% -15% and the short-term PV power forecasting model proposed is effective and promising.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Impact of Environmental Factors on PV Systems
3. The Algorithm of Support Vector Machine
4. Short-term PV Power Generation Forecasting Model Based on GA-SVM
5. Example Verification
6. Conclusions
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
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